多特征融合的中文微博评价对象抽取方法提升情感分析精度

该篇论文研究的核心内容是"基于多特征融合的中文微博评价对象抽取方法"，它针对中文微博情感分析这一关键任务展开。微博评价对象抽取对于情感分析至关重要，因为它能确定文本中表达情感的对象，如人名、产品名或事件等。论文首先认识到微博文本具有独特的特点，如短小、口语化和表情符号丰富，因此需要针对性的预处理策略。 预处理阶段，研究人员利用句法分析技术，识别出微博中的名词、名词短语以及热门话题，这些都被视为可能的评价对象候选集。句法分析在此起着关键作用，它能够帮助理解句子结构，提取潜在的评价主体。 接下来，论文提出采用两种模型进行特征融合筛选：一种是支持向量机（SVM）模型，另一种是加权模型。SVM模型以语义角色信息为特征，这种信息反映了词语在句子中扮演的角色，有助于识别评价对象。最小距离和词频也被纳入到特征考量中，词频可以反映词语在文本中的重要性，而最小距离则有助于定位评价对象的精确位置。 实验结果表明，这两种融合方法都展现出良好的性能。SVM模型在筛选后的F值达到了0.3573，而加权模型的F值更高，达到0.4059，这证明了多特征融合策略的有效性。这些数值是评估模型性能的重要指标，F值越高，模型的区分能力越强。 论文还提到了研究背景和资金支持，包括国家自然科学基金项目、北京市属高校创新团队项目、北京市教委专项项目和北京信息科技大学的研究生科技创新项目，这体现了该研究的学术价值和实际应用价值。 这篇论文提供了一种实用且有效的评价对象抽取方法，对于中文微博情感分析的精度提升具有重要意义，为后续的研究者在这个领域提供了新的思路和技术手段。